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微軟將NASA衛星數據集成至Azure云平臺
微軟通過其Planetary Computer平臺將NASA的Landsat和Sentinel-2衛星數據集引入Azure云服務。該數據集包含來自NASA的Landsat 8、9號衛星以及歐洲航天局Sentinel-2系列衛星的地球監測數據，為氣候變化、土地利用、農業應用等研究提供寶貴資源。用戶可通過API或Azure存儲直接訪問這些PB級全球環境數據。微軟還建議研究人員使用Azure OpenAI服務創建智能應用，結合AI技術進行土地分類、植被監測、森林砍伐趨勢分析等地球觀測研究。
Geniez數據機器人連接大語言模型與大型機數據
初創公司Geniez推出軟件解決方案，將AI大語言模型和智能代理與大型機連接，實現實時數據提取供AI使用。該方案突破IBM大型機數據孤島限制，為非IBM的LLM和AI代理提供實時訪問。公司由Model9前高管創立，支持DB2、IMS等多種大型機數據源，兼容Meta、OpenAI等主流AI模型，具備企業級可靠性和安全性。
Adeptia：AI智能體不會取代SaaS應用
Adeptia聯合創始人兼首席創新官Deepak Singh表示，AI智能體替代SaaS應用的想法是錯誤的。他認為企業級SaaS不僅僅是簡單的CRUD操作，而是包含數十年領域專業知識、合規框架和復雜多方協調的可靠系統。以EDI數據處理為例，AI智能體雖然擅長自然語言查詢和模式識別，但在業務操作的確定性要求、合規性審計和異常處理方面存在局限。Singh提出三層SaaS架構模型，認為AI智能體是副駕駛而非自動駕駛，應在平臺治理框架內運行。
MinIO為對象存儲提供生成式AI升級與Iceberg集成
MinIO正在其對象存儲與生成式AI之間構建連接層，涉及采用Iceberg表格的結構化形式。聯合創始人兼聯席CEO AB Periasamy表示，生成式AI推動了企業數據基礎設施需求，直接促進公司增長。MinIO員工數量已達160多人，并積極擴展市場業務。公司正致力于解決大規模結構化數據與大語言模型之間的橋接問題，特別是如何讓LLM理解Iceberg表格等結構化數據。
數據孤島如何影響 AI 和智能體
數據孤島長期困擾著組織，影響著人工智能的可靠性。它們導致信息分散、模型訓練不完整、洞察力不一致。解決方案包括實施強大的數據治理、促進跨部門協作、采用現代數據集成技術等。克服數據孤島對于充分發揮AI潛力至關重要。
借助新的 Business Data Cloud，SAP 通過集成 Databricks 提升 AI 能力
SAP推出了商業數據云（BDC），這是一個新的SaaS產品，旨在通過湖屋架構幫助團隊將SAP生態系統數據與來自不同源系統的外部數據資產結合，從而推動長期價值。BDC與數據生態系統巨頭Databricks的合作，使得SAP能夠簡化數據整合過程，消除復雜的數據管道需求，為先進的AI代理和分析工作負載提供統一的數據基礎。
Google 競逐多模態 AI 領導地位
Google 云計算部門預測多模態 AI 將成為 2025 年五大 AI 趨勢之一。該公司正通過 BigQuery 數據倉庫整合文本、圖像、視頻等非結構化數據,結合生成式 AI 處理,以搶占多模態 AI 市場先機。Google 認為,這種技術可以從以前無法使用的數據中挖掘洞察,為企業帶來前所未有的個性化和可擴展性。
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